JP3916227B2 - コージェネレーション装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料電池の発電電力、及びその排熱を利用するコージェネレーション装置（例えば、燃料電池コージェネレーション装置、ガスエンジンコージェネレーション装置等）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コージェネレーション装置として、例えば燃料電池コージェネレーション装置について考える。
燃料電池は、電力需要及び貯湯タンク内の温水貯湯量が、その運転について多大な影響を及ぼす。すなわち、電力需要が存在すれば燃料電池コージェネレーション装置を作動して発電を行うことが可能であるが、貯湯タンク内が温水で満杯状態であれば、発電運転を行うことが出来ない。
ユーザが快適に燃料電池を利用するためには、個々のユーザが必要とする時に電力や温水を確実に供給する必要がある。そして、個々のユーザの生活リズム、特に電力需要及び給湯需要について正確に予測することが必要不可欠である。
【０００３】
しかし、従来技術においては、個々のユーザについて、電力需要及び給湯需要を正確に予測することが困難であるため、その様な需要予測に基いて燃料電池の運転制御を行うことは、殆ど為されていなかった。
その結果、例えば電力需要が急増し長時間に亘り継続した場合には、燃料電池の発電出力も増加し、温水を消費しなければ燃料電池からの温水発生量が増えて貯湯槽が満杯となり、燃料電池は運転を停止してしまう。そして、燃料電池の運転停止が頻繁に発生すると、改質器の寿命に悪影響が出ると共に、燃料電池起動のためにエネルギ消費量が増大してしまう、という問題が発生する。
【０００４】
一方、電力需要及び温水需要がピークとなる夜間（例えば、午後７時〜１１時）の時間帯の最後の段階において、コージェネレーション装置の温水タンクに温水が充分に貯蔵されていた場合には、温水タンクに貯蔵された温水が保有する熱量の減少分は、深夜の時間帯における温水タンクから放熱されるのみであり、エネルギ損失となっていた。
【０００５】
また、商用電力の契約種類は多様化しており、例えば、契約によって夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。
一方、燃料電池を用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。しかしながら、従来技術ではそうした考慮が払われた制御方法を採っていなかった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、個々のユーザ毎に異なる電力需要及び給湯需要を出来る限り正確に予測して、燃料電池装置の運転効率を向上させとともに、深夜過ぎの不使用の無駄な貯湯をなくし、価格の安い商用電力の時間帯を避けた運転制御の出来るコージェネレーション装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データ現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに毎日定刻に電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始し、予測が終了したならば現在のタンク内の貯湯量を計測して給湯負荷終了時刻と燃料電池発電終了時刻を決定し、設置タンクの最大蓄熱量及び現在の貯湯量から電力負荷予測値に基づいて逆算して発電開始時刻を決定する機能を有している。
【０００９】
係る構成を具備する本発明によれば、電力需要のみならず、それと強固な相関関係を有する給湯需要をも参照している。
また、本発明によれば、検出された電力需要、給湯需要、温度（室温及び気温を含む）に関する情報のその時点における検出値（計測結果）のみならず、各日付及び曜日毎に（１分毎に）計測したデータを２４時間以前、６０分以前、１０分以前毎に現在の数値と共に記録し、データベース化する。２４時間後の予測時は、２４時間以前のデータベースの中で、現在時（予測時）に最も近い状態の類似例を選択する。換言すれば、その時点における検出値（計測結果）のみならず、一定以上以前の時間における数値（過去事例データ：例えば、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の電力需要、２４時間以前の給湯需要、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の室温或いは気温）とをデータベース化し、それを参照している。すなわち、過去の数値を時系列ごとデータベース化し、予測時はその類似事例を参照することにより、本発明は、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な事例ベース推論を用いている。
【００１０】
電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータに基く予測であること、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な手法（事例ベース推論）を用いていることから、本発明によれば、従来、困難とされていた電力需要及び／又は給湯需要の正確な予測が可能となる。
なお、予測には、自己回帰モデルやニューラルネットワークなど、他の予測法を適用しても良い。
【００１１】
電力需要及び温水需要がピークとなる夜間（例えば、午後７時〜１１時の時間帯）の時間帯の最後の段階において、コージェネレーション装置の温水タンクに温水が充分に貯蔵されていた場合には、温水タンクに貯蔵された温水が保有する熱量の減少分は、深夜の時間帯における温水タンクからの放熱されるのみであり、エネルギ損失となる。
上述した通り、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御を行う様に構成すれば、係るエネルギ損失を最小化することが出来る。
ここで、給湯負荷終了時刻（上述の制御により発電運転を終了する時刻）は、図６で示すような電力消費パターンであれば、２４時（午前０時、午後１２時）である。
【００１２】
また、本発明によれば、 電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データと現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに電力需要及び／又は給湯需要の予測が終了したならば、予測された電力需要及び／又は給湯需要に基づいて起動時刻を決定し、夜間料金時刻帯が入力されたならば起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±一定時間（Ｘ）以内に収まるか否かを判断し、収まれば起動時刻を起動から発電開始の時間分だけ前にずらす機能を有している。
【００１４】
商用電力の契約種類は多様化しており、例えば、電力会社との契約によって、夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。
一方、燃料電池を用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では、発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。
【００１５】
上述の本発明のコージェネレーション装置及びその制御方法は、そのような要請に十分応えられる技術である。すなわち、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図５を参照して、本発明の実施形態について説明する。
なお、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として、燃料電池を例示して説明してある。
【００１７】
図１は、制御部を含む燃料電池装置全体の構成を示す。
図１において、装置全体としては、例えば、起動・停止からモード選択その他に至る種々の指令を入力する各種指令入力手段１と、電力需要すなわち電力消費量を計測する電力需要計測手段２と、給湯需要すなわち温水（お湯）使用量を計測する給湯需要計測手段３と、室温或いは気温（室温等：室温に関する情報）を計測する室温等計測手段４と、季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（カレンダー機能）５と、計時手段であるタイマ機能６と、現在の温水貯湯量計測手段７と、制御装置（制御手段）Ａと、燃料電池装置Ｂと、外部負荷１３とにより構成されている。
【００１８】
前記制御装置Ａは、電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、季節・日付データ、温水貯湯量データのその時点における計測値及び過去の数値を保存するデータベース８と、各種電力需要及び／又は給湯需要を予測する予測手段１００と、制御モード（制御方法）の選択手段１０、とにより構成されている。
前記燃料電池装置Ｂは、改質器等の水素製造手段１１と、セルスタック１２、とにより構成されており、該燃料電池Ｂは外部負荷（電力給湯）と接続されている。
【００１９】
ここで、図１では室温データのみが表示され、気温データが表示されていない。電力需要或いは給湯需要に直接関連するのは気温だけでなく、ユーザの生活の場である屋内或いは室内の温度でも充分関連があり、気温は日照位置等に起因して計測手段設置箇所による差異が大きいのに対して、室温は空調のされた部屋を除き計測箇所による差異が小さいこと、気温計測手段に比較して室温計測手段は、例えばリモコンスイッチ内蔵にする等の手法により設置に関する制約が少ないと思われること、等の理由に基づくものである。
但し、上述した理由は支配的なものではない。従って、室温に代えて、気温を制御パラメータとすることは可能である。
【００２０】
前記制御手段Ａでは、使用者が制御モードを選択するか、或いは、自動選択を行う。ここで自動選択では、１日に１回、２４時間先の予測データから後述の方法により使用ガス量、電力量を算出し、運転停止回数が最小かつその時の料金テーブルから、ガス及び電気料金を計算して、最も安くなる方法を選択する。もしくは排出ＣＯ２量など環境面で最も優位なものを選択する。
なお、選択手段１０による制御モード選択については、図３以下を参照して後述する。
【００２１】
予測手段１００は、電力需要計測手段２からの電力需要データと、給湯需要計測手段３からの給湯需要データと、室温等計測手段４からの室温データと、カレンダー機能５からの季節・日付データと、データベース８に保存されている過去における電力需要データ、給湯需要データ、室温データ（過去事例データ）とから、所謂「事例ベース推論」の手法を用いて、電力需要及び／又は給湯需要についての予測値を演算する。
【００２２】
事例ベース推論を用いる場合、多数の事例をデータベース化してメモリ（データベース８）に蓄えておき、類似事例があった場合に前記蓄えられた事例を引き出す。
類似事例が無い場合は、蓄えられた事例の中で、最も類似事例に近いものを選択する。この際、類似データの無い部分のデータを追加したり、最新の事例に順次データを書き換える学習を行うことで、より的確な予測が可能となる。
具体的には、例えば、先ず曜日で分類し、土曜日の午前０時から２４時間後の予測（例えば、電力需要と、曜日、時間帯、天候及び気温との相関など）を、１分間毎に行う場合、２４時間以前とその時の現在値のデータベースの中から予測時の状態（曜日、時間、気温、給湯需要等）に最も類似したデータを選択し、予測値とする。
この様にして２４時間後の予測のために、２４時間以前とその時点の現在値のデータを、曜日毎に１週間程度に亘って１分毎に蓄えていけば、翌日の燃料電池運転を行うのに必要な電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うのに必要な量のデータが蓄積され、データをさらに蓄積、学習していくことで２４時間先の精度の高い類似例の活用が可能となる。
【００２３】
次に、図２をも参照して、図１で示す燃料電池装置の運転制御について説明する。
【００２４】
運転制御に先立って、電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始する（図２：ステップＳＴ１がＹＥＳ）。
ここで、図示の実施形態においては、毎日、午前０時０分にその日１日の電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うものとする。しかし、これはあくまでも例示であり、勿論、その他の時刻に予測を行っても良い。
【００２５】
予測に際しては、先ず、電力需要計測手段２から電力需要データを、給湯需要計測手段３から給湯需要データを、室温等計測手段４から室温データを、カレンダー機能５から季節・日付データを夫々予測手段１００へ送る（ステップＳＴ２）。
それと共にステップＳＴ２では、データベース８に保存されている電力需要データ、給湯需要データ、室温データの、例えば２４時間以前のデータ、６０分以前のデータ、１０分以前のデータ及びその時の計測時のデータを、当該データベース８から予測手段１００に送る。
【００２６】
次に、上述した通り、事例ベース推論を用いて、電力需要及び／又は給湯需要を演算することにより、予測を行う（ステップＳＴ３）。
ここで、電力需要及び／又は給湯需要の予測においては、例えば２４時間後の数値（電力需要及び／又は給湯需要）を求めている（ステップＳＴ４、ＳＴ４Ａ）。
但し、電力需要については、２４時間後のみならず、６０分後、１０分後の予測をも行う。燃料電池の起動に際して、機械により差異はあるが起動から発電開始まで６０分掛かるとすると、起動から６０分後の電力需要が、非常に重要となるからである。一方、１０分後は燃料電池装置内の改質器の応答性を補正し、無駄な発電を行わないために重要である。
【００２７】
電力需要及び／又は給湯需要の予測（ステップＳＴ３、ＳＴ４，ＳＴ４Ａ）は、２４時間後まで、１分刻みに行われる（ステップＳＴ５）。これにより、２４時間後までの電力需要及び／又は給湯需要のパターンが予測されることとなる。そして、図１で示す燃料電池のその日における運転計画が出来上がる（ステップＳＴ６）。
【００２８】
ステップＳＴ６で燃料電池の運転計画が出来上がった段階で、燃料電池の運転モードを決定する（ステップＳＴ７）。燃料電池の運転がなるべく停止することがないように、運転モードの決定が行われる。より詳細には、図３以下を参照して後述する。
燃料電池の運転モードが決定したのち（ステップＳＴ７終了後）、燃料電池が起動するのを待つ（ステップＳＴ８がＮＯのループ）。
【００２９】
燃料電池が起動したならば（ステップＳＴ８がＹＥＳ）、長時間停止後に起動した場合に該当する。その場合、起動後６０分経過した時点における電力需要及び／又は給湯需要の予測値を用いて、起動直後の電力需要及び／又は給湯需要を設定して、運転を行う（ステップＳＴ９）。
【００３０】
燃料電池の起動直後の運転から定常運転に変わったならば、ステップＳＴ６で求めた電力需要及び／又は給湯需要パターンを用いて、常時、１０分後の予測値を参照しつつ、燃料電池の出力を設定する（ステップＳＴ１０）。このステップＳＴ１０は、燃料電池の運転終了まで（ステップＳＴ１１がＹＥＳ）行われる（ステップＳＴ１１がＮＯ）。
【００３１】
次に、図３以降を参照して、（図１、図２で説明した）本発明の実施形態と好適に組み合わせて（図１の）燃料電池装置を運転制御する技術について説明する。
【００３２】
先ず、図３に基づいて、各種条件の設定及び入力と、各種物理量の予測部分における制御の流れを説明する。
燃料電池稼動率が曜日及び曜日の時間帯によって変わる（特色を有する）ことに着目して、ステップＳ１では、曜日を含むカレンダーを設定する。
【００３３】
次のステップＳ２では、制御を行うに先立ち、予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定をおこない（例えばデータ取得期間は向こう一週間とし）、予測時間すなわち、何時間後の物理量を予測するかを決める値であるＸ時間後（例えば２４時間後）を設定する。
その２４時間の間には修正回数としてＹ分（例えば３０分）毎、即ち修正回数４８回を設定する。これは手段１０における２４時間先予測のまま、データベースの学習（書き換え）無しに制御指令の計算を行うと、気温の急変や急な外出などの影響が大きいためである。更に、部分負荷効率の閾値（Ｗ％）と、継続時間（Ｖ分）を設定する。（制御の例としては、例えば、部分負荷効率が閾値Ｗ（７０）％以下の状態がＶ（１２０）分以上継続した場合に運転を停止する等。）
【００３４】
次のステップＳ３では、出力（電力需要及び／又は給湯需要）データ及び入力（気候・温度等）データの収集を開始する。そして次のステップＳ４に進む。
【００３５】
ステップＳ４では、制御装置Ａはデータの収集期間を越えたか否かを判断する。
データの収集期間を越えていれば（ステップＳ４においてＹＥＳ）、次のステップＳ５に進み、越えていなければ（ステップＳ４においてＮＯ）、ステップＳ３からを繰り返す。
【００３６】
ステップＳ５では、負荷予測（電力需要及び／又は給湯需要の予測）を開始する。そして、次のステップＳ６において、今後の電力及び給湯量の予測のためのモデル作成を、例えば事例ベース推論、自己回帰モデル等の予測方法によって行う。
自己回帰モデルとしては、収集した各種のデータをモデル式に当てはめてしまえば、従来の事例からモデル式の次数、定数、その他を決定して電力消費量を示す式を完成させることが出来る。
そして、従来の事例に基づいて、ある期間のモデル式を作成し、当該式における「時間」のファクタを変化させて消費電力を予測することが出来る。
【００３７】
事例ベース推論については、図１、図２で説明したのと同様である。
なお、予測法には、ニューラルネットワークを使用する方法、スペクトルモデルを使用する方法、など他にも存在する。
【００３８】
次のステップＳ７１、Ｓ７２では、前述の予測に基づき、現在からＸ時間後の合計電力及び消費給湯量の予測を行う。すなわち、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、電力需要を予測し（ステップＳ７１）、予測された電力需要から給湯需要を予測する（ステップＳ７２）。
或いは、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、給湯需要を予測し（ステップＳ７１のカッコ書き）、予測された給湯需要から電力需要を予測しても良い（ステップＳ７２のカッコ書き）。
電力需要及び給湯需要を予測したならば（ステップＳ７１、Ｓ７２終了）、ステップＳ８に進む。
【００３９】
ここで、電力需要、給湯需要の予測については、図１、図２で説明したのと同様である。図３において、電力需要、給湯需要の何れかを予測した後に、その予測結果を用いて他方を予測しているが、電力需要と給湯需要を同時に求めることも可能である。
【００４０】
ステップＳ８では、Ｘ時間後の貯湯量を以下の算定式から求める。即ち、現在の貯湯量に、負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し更に排熱効率を掛けた値を加えたものから、温水消費量を減じたものが、Ｘ時間後の貯湯量である。
ここで、経時変化に伴う効率の変化を正確に反映させるため、効率算出に必要なセンサーを取付けることが好ましい。そして、貯湯タンクの放熱量も考慮するのが好ましい。
そして、選択手段で述べたように、ステップＳ９で制御を自動選択するかを制御モード選択手段１０により判断し、ＹＥＳ（選択する）の場合、ステップＳ１０へ進む。
【００４１】
ステップＳ１０では図５、図６のＭ１、Ｍ２により、Ｘ時間先の予測結果に基づき、計算を行う。
一方、ステップＳ９でＮＯの場合は、制御モード選択手段１０で選択したＭ（Ｍ１、Ｍ２の何れか）へ進む（ステップＳ１０’）。
尚、Ｍ１、Ｍ２のほかに特願２００２−１３４８９５号のような各種制御も可能である。
【００４２】
次に、図５を参照して、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了することにより、エネルギ損失を最小限に抑制する運転制御方法（制御モードＭ１）について説明する。
【００４３】
図５において、毎日定刻である、例えば深夜の０時にスタートして、電力消費、給湯負荷の予測を開始する（ステップＳＤ１）。予測が終了したか否かを終了するまでチェックしており（ステップＳＤ２）、終了していれば（ステップＳＤ２のＹＥＳ）、現在のタンク内の貯湯量の計測値を参照して（ステップＳＤ３）、深夜（午後７から午前１時付近）における給湯負荷終了時刻を燃料電池発電終了時刻と決定する。
【００４４】
設置タンクの最大蓄熱量（（ＦＣ排熱温度−給水温度）×タンク容量））、及び現在の貯湯量から電力負荷予測値より逆算して発電開始時刻を決定して（ステップＳＤ５）、制御を終了する。
【００４５】
再び、図４で示す電力及び／又は温水消費パターンを考えた場合に、午前７時〜９時にかけて、電力需要及び／又は給湯需要の１つのピークが存在することが理解される。
ここで、例えば電力会社との契約形態の如何によって、夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。従って、午前７時〜９時にかけて、電力需要及び／又は給湯需要の１つのピークに対しては、燃料電池コージェネレーション装置により賄うことが経済的である。
【００４６】
一方、燃料電池Ｂを用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では、発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。
【００４７】
図６を参照して以下に説明する制御方法（制御モードＭ２）は、上述した様な状況を考慮している。すなわち、商用電力の料金が安価な時間帯の終了時から、所定の時間だけ早い或いは遅い時刻に発電を開始する制御方法（制御モードＭ２）である。
【００４８】
まず、電力消費、給湯負荷の予測を開始（ステップＳＦ１）する。ここで、予測が終了するまでは、ステップＳＦ２でＮＯのループを繰り返す。予測が終了したならば（ステップＳＦ２でＹＥＳ）、予測された電力需要、給湯需要に基いて、起動時刻を決定する（ステップＳＦ３）。
【００４９】
夜間料金時刻帯を入力して（ステップＳＦ４）、起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±Ｘ時間以内に収まるまで繰り返し判断する（ステップＳＦ５）。起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±Ｘ時間以内に収まれば（ステップＳＦのＹＥＳ）、起動時刻を起動〜発電開始の時間分だけ前にずらし（ステップＳＦ６）、設定を終了する。
【００５０】
上述のようなコージェネレーション装置及び制御方法の実施形態によれば、電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータ（電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、日付曜日データ等）に基く予測であること、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な手法（事例ベース推論）を用いていることから、従来、困難とされていた電力需要及び／又は給湯需要の正確な予測が可能となる。
【００５１】
また、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御によってエネルギ損失を最小化することが出来る。
【００５２】
更に、商用電力の料金が安価な時間帯（例えば、夜間料金の時間帯）の終了時から、所定の時間だけ早い時刻或いは遅い時刻に発電運転を開始する運転制御を行うことによって、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【００５３】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
例えば、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として燃料電池が例示されているが、ガスエンジンコージェネレーション装置その他のコージェネレーションシステムについて、本発明を適用することが可能である。
【００５４】
【発明の効果】
本発明の作用効果を以下に列記する。
（１） 電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータ（電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、日付曜日データ等）に基く予測であることにより、予測精度が向上する。
（２） 給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御によってエネルギ損失を最小化することが出来る。
（３） 商用電力の料金が安価な時間帯（例えば、夜間料金の時間帯）の終了時から、所定の時間だけ早い時刻或いは遅い時刻に発電運転を開始する運転制御を行うことによって、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明の制御を示すフローチャート。
【図３】本発明と好適に組み合わされる制御フローチャートの前半部。
【図４】一日における電力及び／又は温水消費パターンを示すグラフ。
【図５】給湯終了時刻前後で発電を終了する運転制御を説明するフローチャート。
【図６】商用電力の料金が安価な時間帯の終了時から、所定の時間だけ早い或いは遅い時刻に発電を開始する制御方法を示す制御フローチャート。
【符号の説明】
１・・・各種指令入力手段
２・・・電力負荷計測
３・・・熱負荷（給湯負荷等）計測
４・・・気候データ
５・・・カレンダー機能
６・・・計時手段（タイマ）
７・・・現在の温水貯湯量計測手段
８・・・データベース
９・・・各種負荷・データの予測手段
１０・・・制御モード選択手段
１１・・・水素製造手段
１２・・・セルスタック
１３・・・外部負荷
１００・・・予測手段
Ａ・・・制御装置
Ｂ・・・燃料電池
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料電池の発電電力、及びその排熱を利用するコージェネレーション装置（例えば、燃料電池コージェネレーション装置、ガスエンジンコージェネレーション装置等）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コージェネレーション装置として、例えば燃料電池コージェネレーション装置について考える。
燃料電池は、電力需要及び貯湯タンク内の温水貯湯量が、その運転について多大な影響を及ぼす。すなわち、電力需要が存在すれば燃料電池コージェネレーション装置を作動して発電を行うことが可能であるが、貯湯タンク内が温水で満杯状態であれば、発電運転を行うことが出来ない。
ユーザが快適に燃料電池を利用するためには、個々のユーザが必要とする時に電力や温水を確実に供給する必要がある。そして、個々のユーザの生活リズム、特に電力需要及び給湯需要について正確に予測することが必要不可欠である。
【０００３】
しかし、従来技術においては、個々のユーザについて、電力需要及び給湯需要を正確に予測することが困難であるため、その様な需要予測に基いて燃料電池の運転制御を行うことは、殆ど為されていなかった。
その結果、例えば電力需要が急増し長時間に亘り継続した場合には、燃料電池の発電出力も増加し、温水を消費しなければ燃料電池からの温水発生量が増えて貯湯槽が満杯となり、燃料電池は運転を停止してしまう。そして、燃料電池の運転停止が頻繁に発生すると、改質器の寿命に悪影響が出ると共に、燃料電池起動のためにエネルギ消費量が増大してしまう、という問題が発生する。
【０００４】
一方、電力需要及び温水需要がピークとなる夜間（例えば、午後７時〜１１時）の時間帯の最後の段階において、コージェネレーション装置の温水タンクに温水が充分に貯蔵されていた場合には、温水タンクに貯蔵された温水が保有する熱量の減少分は、深夜の時間帯における温水タンクから放熱されるのみであり、エネルギ損失となっていた。
【０００５】
また、商用電力の契約種類は多様化しており、例えば、契約によって夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。
一方、燃料電池を用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。しかしながら、従来技術ではそうした考慮が払われた制御方法を採っていなかった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、個々のユーザ毎に異なる電力需要及び給湯需要を出来る限り正確に予測して、燃料電池装置の運転効率を向上させとともに、深夜過ぎの不使用の無駄な貯湯をなくし、価格の安い商用電力の時間帯を避けた運転制御の出来るコージェネレーション装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データ現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに毎日定刻に電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始し、予測が終了したならば現在のタンク内の貯湯量を計測して給湯負荷終了時刻と燃料電池発電終了時刻を決定し、設置タンクの最大蓄熱量及び現在の貯湯量から電力負荷予測値に基づいて逆算して発電開始時刻を決定する機能を有している。
【０００９】
係る構成を具備する本発明によれば、電力需要のみならず、それと強固な相関関係を有する給湯需要をも参照している。
また、本発明によれば、検出された電力需要、給湯需要、温度（室温及び気温を含む）に関する情報のその時点における検出値（計測結果）のみならず、各日付及び曜日毎に（１分毎に）計測したデータを２４時間以前、６０分以前、１０分以前毎に現在の数値と共に記録し、データベース化する。２４時間後の予測時は、２４時間以前のデータベースの中で、現在時（予測時）に最も近い状態の類似例を選択する。換言すれば、その時点における検出値（計測結果）のみならず、一定以上以前の時間における数値（過去事例データ：例えば、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の電力需要、２４時間以前の給湯需要、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の室温或いは気温）とをデータベース化し、それを参照している。すなわち、過去の数値を時系列ごとデータベース化し、予測時はその類似事例を参照することにより、本発明は、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な事例ベース推論を用いている。
【００１０】
電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータに基く予測であること、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な手法（事例ベース推論）を用いていることから、本発明によれば、従来、困難とされていた電力需要及び／又は給湯需要の正確な予測が可能となる。
なお、予測には、自己回帰モデルやニューラルネットワークなど、他の予測法を適用しても良い。
【００１１】
電力需要及び温水需要がピークとなる夜間（例えば、午後７時〜１１時の時間帯）の時間帯の最後の段階において、コージェネレーション装置の温水タンクに温水が充分に貯蔵されていた場合には、温水タンクに貯蔵された温水が保有する熱量の減少分は、深夜の時間帯における温水タンクからの放熱されるのみであり、エネルギ損失となる。
上述した通り、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御を行う様に構成すれば、係るエネルギ損失を最小化することが出来る。
ここで、給湯負荷終了時刻（上述の制御により発電運転を終了する時刻）は、図６で示すような電力消費パターンであれば、２４時（午前０時、午後１２時）である。
【００１２】
また、本発明によれば、 電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データと現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに電力需要及び／又は給湯需要の予測が終了したならば、予測された電力需要及び／又は給湯需要に基づいて起動時刻を決定し、夜間料金時刻帯が入力されたならば起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±一定時間（Ｘ）以内に収まるか否かを判断し、収まれば起動時刻を起動から発電開始の時間分だけ前にずらす機能を有している。
【００１４】
商用電力の契約種類は多様化しており、例えば、電力会社との契約によって、夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。
一方、燃料電池を用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では、発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。
【００１５】
上述の本発明のコージェネレーション装置及びその制御方法は、そのような要請に十分応えられる技術である。すなわち、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図５を参照して、本発明の実施形態について説明する。
なお、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として、燃料電池を例示して説明してある。
【００１７】
図１は、制御部を含む燃料電池装置全体の構成を示す。
図１において、装置全体としては、例えば、起動・停止からモード選択その他に至る種々の指令を入力する各種指令入力手段１と、電力需要すなわち電力消費量を計測する電力需要計測手段２と、給湯需要すなわち温水（お湯）使用量を計測する給湯需要計測手段３と、室温或いは気温（室温等：室温に関する情報）を計測する室温等計測手段４と、季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（カレンダー機能）５と、計時手段であるタイマ機能６と、現在の温水貯湯量計測手段７と、制御装置（制御手段）Ａと、燃料電池装置Ｂと、外部負荷１３とにより構成されている。
【００１８】
前記制御装置Ａは、電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、季節・日付データ、温水貯湯量データのその時点における計測値及び過去の数値を保存するデータベース８と、各種電力需要及び／又は給湯需要を予測する予測手段１００と、制御モード（制御方法）の選択手段１０、とにより構成されている。
前記燃料電池装置Ｂは、改質器等の水素製造手段１１と、セルスタック１２、とにより構成されており、該燃料電池Ｂは外部負荷（電力給湯）と接続されている。
【００１９】
ここで、図１では室温データのみが表示され、気温データが表示されていない。電力需要或いは給湯需要に直接関連するのは気温だけでなく、ユーザの生活の場である屋内或いは室内の温度でも充分関連があり、気温は日照位置等に起因して計測手段設置箇所による差異が大きいのに対して、室温は空調のされた部屋を除き計測箇所による差異が小さいこと、気温計測手段に比較して室温計測手段は、例えばリモコンスイッチ内蔵にする等の手法により設置に関する制約が少ないと思われること、等の理由に基づくものである。
但し、上述した理由は支配的なものではない。従って、室温に代えて、気温を制御パラメータとすることは可能である。
【００２０】
前記制御手段Ａでは、使用者が制御モードを選択するか、或いは、自動選択を行う。ここで自動選択では、１日に１回、２４時間先の予測データから後述の方法により使用ガス量、電力量を算出し、運転停止回数が最小かつその時の料金テーブルから、ガス及び電気料金を計算して、最も安くなる方法を選択する。もしくは排出ＣＯ２量など環境面で最も優位なものを選択する。
なお、選択手段１０による制御モード選択については、図３以下を参照して後述する。
【００２１】
予測手段１００は、電力需要計測手段２からの電力需要データと、給湯需要計測手段３からの給湯需要データと、室温等計測手段４からの室温データと、カレンダー機能５からの季節・日付データと、データベース８に保存されている過去における電力需要データ、給湯需要データ、室温データ（過去事例データ）とから、所謂「事例ベース推論」の手法を用いて、電力需要及び／又は給湯需要についての予測値を演算する。
【００２２】
事例ベース推論を用いる場合、多数の事例をデータベース化してメモリ（データベース８）に蓄えておき、類似事例があった場合に前記蓄えられた事例を引き出す。
類似事例が無い場合は、蓄えられた事例の中で、最も類似事例に近いものを選択する。この際、類似データの無い部分のデータを追加したり、最新の事例に順次データを書き換える学習を行うことで、より的確な予測が可能となる。
具体的には、例えば、先ず曜日で分類し、土曜日の午前０時から２４時間後の予測（例えば、電力需要と、曜日、時間帯、天候及び気温との相関など）を、１分間毎に行う場合、２４時間以前とその時の現在値のデータベースの中から予測時の状態（曜日、時間、気温、給湯需要等）に最も類似したデータを選択し、予測値とする。
この様にして２４時間後の予測のために、２４時間以前とその時点の現在値のデータを、曜日毎に１週間程度に亘って１分毎に蓄えていけば、翌日の燃料電池運転を行うのに必要な電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うのに必要な量のデータが蓄積され、データをさらに蓄積、学習していくことで２４時間先の精度の高い類似例の活用が可能となる。
【００２３】
次に、図２をも参照して、図１で示す燃料電池装置の運転制御について説明する。
【００２４】
運転制御に先立って、電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始する（図２：ステップＳＴ１がＹＥＳ）。
ここで、図示の実施形態においては、毎日、午前０時０分にその日１日の電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うものとする。しかし、これはあくまでも例示であり、勿論、その他の時刻に予測を行っても良い。
【００２５】
予測に際しては、先ず、電力需要計測手段２から電力需要データを、給湯需要計測手段３から給湯需要データを、室温等計測手段４から室温データを、カレンダー機能５から季節・日付データを夫々予測手段１００へ送る（ステップＳＴ２）。
それと共にステップＳＴ２では、データベース８に保存されている電力需要データ、給湯需要データ、室温データの、例えば２４時間以前のデータ、６０分以前のデータ、１０分以前のデータ及びその時の計測時のデータを、当該データベース８から予測手段１００に送る。
【００２６】
次に、上述した通り、事例ベース推論を用いて、電力需要及び／又は給湯需要を演算することにより、予測を行う（ステップＳＴ３）。
ここで、電力需要及び／又は給湯需要の予測においては、例えば２４時間後の数値（電力需要及び／又は給湯需要）を求めている（ステップＳＴ４、ＳＴ４Ａ）。
但し、電力需要については、２４時間後のみならず、６０分後、１０分後の予測をも行う。燃料電池の起動に際して、機械により差異はあるが起動から発電開始まで６０分掛かるとすると、起動から６０分後の電力需要が、非常に重要となるからである。一方、１０分後は燃料電池装置内の改質器の応答性を補正し、無駄な発電を行わないために重要である。
【００２７】
電力需要及び／又は給湯需要の予測（ステップＳＴ３、ＳＴ４，ＳＴ４Ａ）は、２４時間後まで、１分刻みに行われる（ステップＳＴ５）。これにより、２４時間後までの電力需要及び／又は給湯需要のパターンが予測されることとなる。そして、図１で示す燃料電池のその日における運転計画が出来上がる（ステップＳＴ６）。
【００２８】
ステップＳＴ６で燃料電池の運転計画が出来上がった段階で、燃料電池の運転モードを決定する（ステップＳＴ７）。燃料電池の運転がなるべく停止することがないように、運転モードの決定が行われる。より詳細には、図３以下を参照して後述する。
燃料電池の運転モードが決定したのち（ステップＳＴ７終了後）、燃料電池が起動するのを待つ（ステップＳＴ８がＮＯのループ）。
【００２９】
燃料電池が起動したならば（ステップＳＴ８がＹＥＳ）、長時間停止後に起動した場合に該当する。その場合、起動後６０分経過した時点における電力需要及び／又は給湯需要の予測値を用いて、起動直後の電力需要及び／又は給湯需要を設定して、運転を行う（ステップＳＴ９）。
【００３０】
燃料電池の起動直後の運転から定常運転に変わったならば、ステップＳＴ６で求めた電力需要及び／又は給湯需要パターンを用いて、常時、１０分後の予測値を参照しつつ、燃料電池の出力を設定する（ステップＳＴ１０）。このステップＳＴ１０は、燃料電池の運転終了まで（ステップＳＴ１１がＹＥＳ）行われる（ステップＳＴ１１がＮＯ）。
【００３１】
次に、図３以降を参照して、（図１、図２で説明した）本発明の実施形態と好適に組み合わせて（図１の）燃料電池装置を運転制御する技術について説明する。
【００３２】
先ず、図３に基づいて、各種条件の設定及び入力と、各種物理量の予測部分における制御の流れを説明する。
燃料電池稼動率が曜日及び曜日の時間帯によって変わる（特色を有する）ことに着目して、ステップＳ１では、曜日を含むカレンダーを設定する。
【００３３】
次のステップＳ２では、制御を行うに先立ち、予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定をおこない（例えばデータ取得期間は向こう一週間とし）、予測時間すなわち、何時間後の物理量を予測するかを決める値であるＸ時間後（例えば２４時間後）を設定する。
その２４時間の間には修正回数としてＹ分（例えば３０分）毎、即ち修正回数４８回を設定する。これは手段１０における２４時間先予測のまま、データベースの学習（書き換え）無しに制御指令の計算を行うと、気温の急変や急な外出などの影響が大きいためである。更に、部分負荷効率の閾値（Ｗ％）と、継続時間（Ｖ分）を設定する。（制御の例としては、例えば、部分負荷効率が閾値Ｗ（７０）％以下の状態がＶ（１２０）分以上継続した場合に運転を停止する等。）
【００３４】
次のステップＳ３では、出力（電力需要及び／又は給湯需要）データ及び入力（気候・温度等）データの収集を開始する。そして次のステップＳ４に進む。
【００３５】
ステップＳ４では、制御装置Ａはデータの収集期間を越えたか否かを判断する。
データの収集期間を越えていれば（ステップＳ４においてＹＥＳ）、次のステップＳ５に進み、越えていなければ（ステップＳ４においてＮＯ）、ステップＳ３からを繰り返す。
【００３６】
ステップＳ５では、負荷予測（電力需要及び／又は給湯需要の予測）を開始する。そして、次のステップＳ６において、今後の電力及び給湯量の予測のためのモデル作成を、例えば事例ベース推論、自己回帰モデル等の予測方法によって行う。
自己回帰モデルとしては、収集した各種のデータをモデル式に当てはめてしまえば、従来の事例からモデル式の次数、定数、その他を決定して電力消費量を示す式を完成させることが出来る。
そして、従来の事例に基づいて、ある期間のモデル式を作成し、当該式における「時間」のファクタを変化させて消費電力を予測することが出来る。
【００３７】
事例ベース推論については、図１、図２で説明したのと同様である。
なお、予測法には、ニューラルネットワークを使用する方法、スペクトルモデルを使用する方法、など他にも存在する。
【００３８】
次のステップＳ７１、Ｓ７２では、前述の予測に基づき、現在からＸ時間後の合計電力及び消費給湯量の予測を行う。すなわち、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、電力需要を予測し（ステップＳ７１）、予測された電力需要から給湯需要を予測する（ステップＳ７２）。
或いは、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、給湯需要を予測し（ステップＳ７１のカッコ書き）、予測された給湯需要から電力需要を予測しても良い（ステップＳ７２のカッコ書き）。
電力需要及び給湯需要を予測したならば（ステップＳ７１、Ｓ７２終了）、ステップＳ８に進む。
【００３９】
ここで、電力需要、給湯需要の予測については、図１、図２で説明したのと同様である。図３において、電力需要、給湯需要の何れかを予測した後に、その予測結果を用いて他方を予測しているが、電力需要と給湯需要を同時に求めることも可能である。
【００４０】
ステップＳ８では、Ｘ時間後の貯湯量を以下の算定式から求める。即ち、現在の貯湯量に、負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し更に排熱効率を掛けた値を加えたものから、温水消費量を減じたものが、Ｘ時間後の貯湯量である。
ここで、経時変化に伴う効率の変化を正確に反映させるため、効率算出に必要なセンサーを取付けることが好ましい。そして、貯湯タンクの放熱量も考慮するのが好ましい。
そして、選択手段で述べたように、ステップＳ９で制御を自動選択するかを制御モード選択手段１０により判断し、ＹＥＳ（選択する）の場合、ステップＳ１０へ進む。
【００４１】
ステップＳ１０では図５、図６のＭ１、Ｍ２により、Ｘ時間先の予測結果に基づき、計算を行う。
一方、ステップＳ９でＮＯの場合は、制御モード選択手段１０で選択したＭ（Ｍ１、Ｍ２の何れか）へ進む（ステップＳ１０’）。
尚、Ｍ１、Ｍ２のほかに特願２００２−１３４８９５号のような各種制御も可能である。
【００４２】
次に、図５を参照して、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了することにより、エネルギ損失を最小限に抑制する運転制御方法（制御モードＭ１）について説明する。
【００４３】
図５において、毎日定刻である、例えば深夜の０時にスタートして、電力消費、給湯負荷の予測を開始する（ステップＳＤ１）。予測が終了したか否かを終了するまでチェックしており（ステップＳＤ２）、終了していれば（ステップＳＤ２のＹＥＳ）、現在のタンク内の貯湯量の計測値を参照して（ステップＳＤ３）、深夜（午後７から午前１時付近）における給湯負荷終了時刻を燃料電池発電終了時刻と決定する。
【００４４】
設置タンクの最大蓄熱量（（ＦＣ排熱温度−給水温度）×タンク容量））、及び現在の貯湯量から電力負荷予測値より逆算して発電開始時刻を決定して（ステップＳＤ５）、制御を終了する。
【００４５】
再び、図４で示す電力及び／又は温水消費パターンを考えた場合に、午前７時〜９時にかけて、電力需要及び／又は給湯需要の１つのピークが存在することが理解される。
ここで、例えば電力会社との契約形態の如何によって、夜間の料金は大変安価であるが、その分、日中の料金が高価に設定される場合がある。従って、午前７時〜９時にかけて、電力需要及び／又は給湯需要の１つのピークに対しては、燃料電池コージェネレーション装置により賄うことが経済的である。
【００４６】
一方、燃料電池Ｂを用いたコージェネレーションシステムのように、発電能力を備えたコージェネレーション装置では、発電を開始する際に、改質器の昇温等のため若干のタイムラグが必要であり、起動エネルギとして電力、ガスを消費する場合がある。
このような場合においては、電力料金が高くなる時間帯では、電力消費量が増大する時刻よりも当該タイムラグの分だけ早い時刻からコージェネレーション装置の起動を開始する必要がある。さらに、夜間の電力料金の安い時間帯に起動を完了することで、起動エネルギに対応する光熱費をより安価にすることが出来る。
【００４７】
図６を参照して以下に説明する制御方法（制御モードＭ２）は、上述した様な状況を考慮している。すなわち、商用電力の料金が安価な時間帯の終了時から、所定の時間だけ早い或いは遅い時刻に発電を開始する制御方法（制御モードＭ２）である。
【００４８】
まず、電力消費、給湯負荷の予測を開始（ステップＳＦ１）する。ここで、予測が終了するまでは、ステップＳＦ２でＮＯのループを繰り返す。予測が終了したならば（ステップＳＦ２でＹＥＳ）、予測された電力需要、給湯需要に基いて、起動時刻を決定する（ステップＳＦ３）。
【００４９】
夜間料金時刻帯を入力して（ステップＳＦ４）、起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±Ｘ時間以内に収まるまで繰り返し判断する（ステップＳＦ５）。起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±Ｘ時間以内に収まれば（ステップＳＦのＹＥＳ）、起動時刻を起動〜発電開始の時間分だけ前にずらし（ステップＳＦ６）、設定を終了する。
【００５０】
上述のようなコージェネレーション装置及び制御方法の実施形態によれば、電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータ（電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、日付曜日データ等）に基く予測であること、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な手法（事例ベース推論）を用いていることから、従来、困難とされていた電力需要及び／又は給湯需要の正確な予測が可能となる。
【００５１】
また、給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御によってエネルギ損失を最小化することが出来る。
【００５２】
更に、商用電力の料金が安価な時間帯（例えば、夜間料金の時間帯）の終了時から、所定の時間だけ早い時刻或いは遅い時刻に発電運転を開始する運転制御を行うことによって、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【００５３】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
例えば、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として燃料電池が例示されているが、ガスエンジンコージェネレーション装置その他のコージェネレーションシステムについて、本発明を適用することが可能である。
【００５４】
【発明の効果】
本発明の作用効果を以下に列記する。
（１） 電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータ（電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、日付曜日データ等）に基く予測であることにより、予測精度が向上する。
（２） 給湯負荷終了時刻前後で発電運転を終了する制御によってエネルギ損失を最小化することが出来る。
（３） 商用電力の料金が安価な時間帯（例えば、夜間料金の時間帯）の終了時から、所定の時間だけ早い時刻或いは遅い時刻に発電運転を開始する運転制御を行うことによって、常にその時点での安価な電力を選んで経済的な運転を行うことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明の制御を示すフローチャート。
【図３】本発明と好適に組み合わされる制御フローチャートの前半部。
【図４】一日における電力及び／又は温水消費パターンを示すグラフ。
【図５】給湯終了時刻前後で発電を終了する運転制御を説明するフローチャート。
【図６】商用電力の料金が安価な時間帯の終了時から、所定の時間だけ早い或いは遅い時刻に発電を開始する制御方法を示す制御フローチャート。
【符号の説明】
１・・・各種指令入力手段
２・・・電力負荷計測
３・・・熱負荷（給湯負荷等）計測
４・・・気候データ
５・・・カレンダー機能
６・・・計時手段（タイマ）
７・・・現在の温水貯湯量計測手段
８・・・データベース
９・・・各種負荷・データの予測手段
１０・・・制御モード選択手段
１１・・・水素製造手段
１２・・・セルスタック
１３・・・外部負荷
１００・・・予測手段
Ａ・・・制御装置
Ｂ・・・燃料電池
Claims (2)
- 電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データと現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに毎日定刻に電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始し、予測が終了したならば現在のタンク内の貯湯量を計測して給湯負荷終了時刻と燃料電池発電終了時刻を決定し、設置タンクの最大蓄熱量及び現在の貯湯量から電力負荷予測値に基づいて逆算して発電開始時刻を決定する機能を有することを特徴とするコージェネレーション装置。
- 電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データと現在の計測値および過去の数値を保持するデータベース（８）と、そのデータベース（８）に保存されている過去の各データと現在の各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御装置（Ａ）を備え、その制御装置（Ａ）は予測手段（１００）からの予測値で電力需要及び／又は給湯需要パターンを予測して運転計画を作り、燃料電池（Ｂ）の運転がなるべく停止することがないように運転モードを決定し、そしてカレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び / 又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間が越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し、さらに排熱効率を掛けた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求め、さらに電力需要及び／又は給湯需要の予測が終了したならば、予測された電力需要及び／又は給湯需要に基づいて起動時刻を決定し、夜間料金時刻帯が入力されたならば起動時刻が夜間料金時刻終了時刻±一定時間（Ｘ）以内に収まるか否かを判断し、収まれば起動時刻を起動から発電開始の時間分だけ前にずらす機能を有することを特徴とするコージェネレーション装置。
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-
2002
- 2002-08-01 JP JP2002225176A patent/JP3916227B2/ja not_active Expired - Lifetime
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